在Visual Studio 200X下，CString直接转换成const char* 有点困难，下面是自己用的一种可行方案： //得到目录路径 CString mPath=dlg.GetPathName...index++; } } //将CString转换成LPCTSTR LPCTSTR p=mPath.GetBuffer(); /* 将LPCTSTR转换为const char *，因为Unicode的问题...dwFlags, // performance and mapping flags LPCWSTR lpWideCharStr, // wide-character string...int cchWideChar, // number of chars in string LPSTR lpMultiByteStr, // buffer for new...string int cbMultiByte, // size of buffer LPCSTR lpDefaultChar, // default for unmappable
一种有效的平面光束法平差方法 本文由计算机视觉 life 公众号从零开始学习 SLAM 知识星球翻译 摘要 本方法（PBA, Planar Bundle Adjustment）使用点到面的 cost 同时优化深度相机位姿和三维重...建中的平面参数。...直接用视觉中的 BA 方法来做深度相机三维重建效率很低，这是因为深度 传感器一次观测一个平面上的许多点，计算压力较大。本文改进了 BA 中雅可比矩阵和残差 向量。...实验结论：第一，相对于传统 BA 能够更快计算，第二，相对于优化面到面的 cost， 精度更高且面对初始误差更鲁棒。...实验结果 DPT2PL 为传统 BA 方法，PL2PL 为面到面优化方法。Noise level 为引入旋转误差和平移 误差级别（从低到高）。ATE 分旋转误差和平移误差两种。
python操作excel，在自动化测试中，占有重要地位，所谓的关键字驱动技术，大多数就可以放在excel中去做，而python操作excel的方法也有很多，本文只实测一种。...所以关于python 创建、读取、写入 excel 的代码和性能和安全性 就显得尤为重要，特此放到 【实测】系列中。...python版本：python3 先来个最简单的，读取： 这个读取是指，已经存在一个excel表格文件。...我们接下来讲，如何修改已经存在的excel： 我们同样用xlrd来打开文件，然后用xlutils的复制弄出一个临时的，然后在这个临时的上面用write方法写内容，然后再把这个临时的保存成原来的会自动替换...然后我们再看看，如何创建一个新的excel文件： 这时候要用的就是xlwt了： 执行后，可以看到： 可以成功的看到新创建的excel文件。
参考链接： Python 字符串string中的isupper，islower，lower，upper string.upper(), string.lower() and string.title()...string.upper()，string.lower()和string.title()方法是Python中的内置方法，用于将字符串格式化为特殊格式，例如大写，小写或小写。 ...方法返回大写字符串(其中字符串的所有字符均为大写)。 ...方法返回小写字符串(其中字符串的所有字符均小写)。 ...方法返回标题大小写字符串(每个单词的第一个字符为大写，其余所有字符为小写)。
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。...但是不一定有一种简单的方法可以把新的思维方式和你所说的语言联系起来，这意味着你不仅要记住一个单词，而是要对每一个编程概念有一个新的理解。甚至你写的第一行代码，print（“你好，世界！...“）要求您了解print函数的工作原理、编辑器如何返回print语句以及何时使用引号。当你学习第二种编程语言时，你可以将你所知道的语言中的概念翻译成新的语言，从而更有效、更快地学习。...数据科学的世界被Python的拥护者和R的狂热者分割开来。但是，任何学习过其中一种语言的人，都应该充分利用它们的优势，深入到另一种语言中去，而不是宣称自己是一方。...} 列表和向量：这个有点难，但是我发现上面说的关联的方法很有用。 在python中，列表是任何数据类型的有序项的可变集合。Python中的列表索引从0开始，不包括0。
在你能够独立完成程序设计和编写之前，这可能是最好的训练方法之一。...读代码训练法 概述：从Github等渠道获得任何你可以找到的python代码，你应该具有足够的知识看懂代码但不一定明白代码的目的和功能。...第一步，将代码打印出来，打印出来的更容易阅读，每次打印几页即可。 第二步，阅读代码，关注以下几点： 函数及其实现功能； 变量第一次赋值； 所有在程序不同位置出现的同一名字的变量。...这些是有可能的麻烦制造者； 所有没有else的if声明语句，他们正确吗? 所有可能没有终止条件的while循环； 所有你可能没有理解的代码或任何原因。...Python常用符号 最后附上Python常用的符号清单，经常阅读烂熟于胸，不太懂得可以在网上检索“python+符号”。 ? ? ? ? ? ? 作者 | Zed A.
也就是说，WMD可能不适用于大型文档或具有大量唯一单词的文档。在本文中，作者提出了两种加快WMD计算的方法。两种加速方法均导致实际WMD值近似。...更严格的近似值l可以定义为： l = max（l1，l2） 利用这种近似的累积成本（作者称为“松弛WMD”（RWMD）），计算复杂度降至O（p²）。...预取和修剪 为了找到有效时间的查询文档的k个最近邻居，可以同时使用WCD和RWMD来减少计算成本。 使用WCD估计每个文档到查询文档之间的距离。...通过将word2vet更改为其他方法（例如GloVe），看到嵌入方法对WMD的重要性将很有趣。 请注意，WMD无法处理词汇量（OOV）数据，并且在距离计算中遇到时会直接丢弃OOV单词。...这可能是WMD性能未超过所有数据集的所有其他方法的原因。可以基于上下文信息构建OOV词的嵌入。例如，BiLSTM语言模型可以帮助生成OOV词嵌入[2]。
与现有提示方法不同的是，DTG不仅提供正确信息，而且还会提供包含错误的信息，来引导模型进行自我思考判断。该技术简单有效，可适用于各种文本生成任务。...「考虑到LLMs的规模及其训练成本，探索有效的微调方法以适应下游任务是一个很值得关注的方向」。...提示是人类与LLMs交互的一种通用方法，通常设计为一种指导LLMs朝着预期输出的指令任务。为了最大限度地利用LLMs在下游任务上的作用，需要精心设计提示，无论是手动设计还是自动设计。...「在本文中，作者提出了DTG，这是一种简单而通用的提示方法，可以在各种文本生成任务中提高模型性能，而不需要特定于任务的设计」。...因此，作者选择一个不包含任何正确信息的句子作为合成文本。可能的候选文本包括一个随机抽样的句子，或者更极端是一个空字符串，即：将“[SYS]”设置为“”。
可以看出内存占用在逐渐变大，新建了一个对象后，没有释放 这个例子会产生内存泄漏，原因是： class Foo 的实例f创建了一个循环引用：f.bar指向f本身 f如果被其他变量引用，可以保护f不被回收...但f.bar也引用了f，形成循环引用，即使外部变量不再引用f，f的内存也无法回收，导致内存泄漏 2. gc.collect 手动回收 使用 gc 模块手动回收垃圾 import tracemalloc...init__(self): self.arr = list(range(1000000)) self.bar = self tracemalloc.start() first_enter_loop...memory usage is {current_mem / 10**6}MB") print(f"Peak was {peak_mem / 10**6}MB") if not first_enter_loop...可以看出内存的使用恒定在某个数值，不再增大了。
解决方法为了解决String强转int的问题，可以采取以下几种方法：1....通过这些方法，可以有效地解决String强转int的问题，提高程序的稳定性和用户体验。扩展阅读除了上述方法外，还有一些其他的方法可以用于解决String强转int的问题。...以下是一些扩展阅读的链接，供读者进一步学习和了解：Java中String转int的几种方法Java中String转int的注意事项Java中String转int的常见错误及解决方法结语通过本文的介绍，了解了...Java中String强转int的常见错误和解决方法。...用户互动你在编程中遇到过String强转int的问题吗？是如何解决的？你认为使用异常处理机制、正则表达式验证和异常信息进行提示哪种方法更好？为什么？你还有其他关于String强转int的经验和技巧吗？
版本：python3.7 数据：随机生成的正态分布数组 �eff≈1�+2�∑�=1��−�����(�)���(� 这里 N 是样本大小，ρXX （j） 和 ρYY （j） 分别是两个采样时间序列...air temperature multidecadal variability over East Asia Tiejun Xie, Jianping Li 这个公式是用于估计两个时间序列X和Y之间的有效样本量...（Effective Sample Size）或者是有效自由度，并且有以下各项含义： 公式中的每一项都有特定的含义： 第一项 表示基础样本量的倒数，反映了样本大小对估计精度的贡献。...第二项 �∑�=1��−�����(�) 是关于自相关系数的求和部分，其中 是一种加权系数，用于调整每个时间滞后的贡献，\rho_{xx}(j)\rho_{yy}(j) 表示X和Y在时间滞后j处的自相关系数的乘积...通过估计有效样本量，我们可以更准确地考虑到自相关性的影响，并进行统计推断和假设检验等分析。
EventMethods_Func2222" def EventMethods_Func3(self): print "use the EventMethods_Func3333" 这个只是个说明性的例子...这种方式对于那些相同构造但是不同功能的方法效率很好，也非常方便，大规模的并列消息的处理很有用。 是在写C＋＋的函数指针的时候想起来的，呵呵！
毒性是LLM的一种固有属性，因为在训练过程中，LLM不可避免会学习到一些有毒的内容。...同时，传统的解毒方法通常对模型生成的内容进行编辑[4][5]，或对模型增加一定的偏置[6][7]，这些方法往往把解毒任务当成一种特定的下游任务看待，损害了大语言模型最本质的能力——生成能力，导致解毒过后模型生成的结果不尽人意...5.2 中间推理步骤分析 表5：推理阶段每步的成功率 在Toxic Detection部分，Pipeline数据和ChatGPT数据训练的模型在识别有毒内容方面同样有效，但在识别有毒片段时，Pipeline...在Span Fulfilling和Continual Generation任务中，pipeline数据训练的模型能够生成更相似的内容，而ChatGPT数据训练的模型生成的毒性更小。...总结与展望 在这项工作中，我们发现单步解毒方法虽然有效地降低了模型的毒性，但由于自回归生成方式的固有缺陷，它们却降低了大语言模型的生成能力。
现在，它又有一个神奇能力——将自然语言直接转换为 Python 代码运行，这也太友好了吧。 【命题作文：画一个饼图】 Q：what do you want to do?...---- Text2Code for Jupyter notebook 其实，大多数情况下在写 Python时，也会通过搜索然后复制、修改使用。...通过开发监督学习模型，作者实现训练对自然语言（英文）的处理及对应的代码，并应用在 Jupyter 插件中，这无疑又进一步降低了 Python 语言的编程门槛。...有兴趣的小伙伴可以直接查看作者的blog，进一步学习。...需要注意的是作者重命名了mopp 这个插件，因此若之前有安装的，需要提前卸载。
通常，SQL是供分析人员使用的，他们将数据压缩为内容丰富的报告，而Python供数据科学家使用的数据来构建（和过度拟合）模型。...尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点： 当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...在两种情况下，SQL方法更加有效： 如果您的数据集已部署在云上，则您可以运行分布式查询。今天，大多数SQL Server支持分布式查询。在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展 。...这样，每次在Python中提取数据时，您的数据将始终是最新的。 这种方法的一个基本限制是您必须能够直接使用Python连接到SQL Server。...尽管我不主张使用另一种方法，但有必要了解每种方法的优点和局限性，并在我们的工具包中准备好这两种方法。因此，我们可以应用在约束条件下最有效的方法。
str.join(iterable) --> String 用指定的字符串，连接元素为字符串的可迭代对象。 ?...str.lower() -->String 字符串转换成小写 其仅对 ASCII 编码的字母有效。 ?...static str.maketrans(x[, y[, z]]) str.translate(table) maktrans 是一个静态方法，用于生成一个对照表，以供 translate 使用。...这里插一嘴：Python2.x和3.x下maketrans与translate函数使用上的不同 看一个简单的例子来说明字符串转换的过程： 2.X下的演示过程： ?...3.X下的演示过程： ? 2.X使用了string的maketrans函数，而3.X使用了str的maketrans函数，除了这一点，使用方法是基本相同的。
通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。...读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code」，我通过那篇文章向大家介绍了 5 种基础的数据可视化方法：散点图...本文对这些方法的介绍会更详细一些，可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用，从而从数据中提取出更深入的信息。...热力图 热力图（Heat Map）是数据的一种矩阵表示方法，其中每个矩阵元素的值通过一种颜色表示。不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。...当你有两个对输出非常重要的变量，并且希望了解它们如何共同作用于输出的分布时，用二维密度图观察数据是十分有效的。 ? 事实再次证明，使用「seaborn」编写代码是十分便捷的！
知乎链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/477136180 前几天有需求要绘制一种势能面的示意图，类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。...这种图正规绘制需要大量的单点计算，并用软件描面画成。但是实际上，我无法计算出如此多的单点来绘制一张图，毕竟在一般的计算有机工作中，单是定位过渡态就够普通鼠标侠喝一壶了，更别说选CV扫描并绘图了。...因此只能利用现用的计算数据合理规划着绘制，也就是说我只能依据目前算出的几个结构的数据，或者IRC上的点进行绘制。 经朋友启发，组织了一个简易的流程，来画这种简易的示意图。...提取坐标 打开git bash然后输入grep "v " surface.obj |awk '{print 使用Python或者其他软件处理坐标 import numpy as np import...刚才的示意图 之前画的几个图： 首先是捏的草图 最后调cmap = plt.get_cmap('gnuplot')着色的示意图
，那么对整个目录树进行爬行是愚蠢的…只需从python调用本机操作系统命令即可。...我在Jenkins工作中的"shell脚本"中对此进行了测试(我不想将新的python脚本存储到SCM中，这就是为什么搜索单行解决方案)，它适用于Linux和Windows。...使用python 3.7和linux仍然有不同的方法： import subprocess from pathlib import Path #using pathlib.Path path = Path...它不是完全的python，但它可以完成。 我将pathlib.Path示例包括在内的原因是，根据我的经验，它在处理许多变化的路径时非常有用。...它相当于Linux/Mac中的rm -rf。 我找到了一种非常简单的方法来删除Windows操作系统上的任何文件夹(甚至不是空的)或文件。
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